这是我参与11月更文挑战的第5天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 在日常生活中，我们经常会看到聊天机器人的应用，比如线上淘宝客服，微信自动回复，线下店铺机器人接待等。聊天机器人可以帮助我们从重

本文一步步为你演示，如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”，不妨尝试一下。 好友最近对自然语言处理感兴趣，因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词，来确定主题。 他向我询问方法，我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题？》。…

利用 Python 和 Spacy 尝试过英文的词嵌入模型后，你是不是很想了解如何对中文词语做向量表达，让机器建模时捕捉更多语义信息呢？这份视频教程，会手把手教你操作。 写过《如何用Python处理自然语言？（Spacy与Word Embedding）》一文后，不少同学留言或私…

0/总结 1/前言 2/基本概念 3/语料库(文档库)的预处理 4/主题向量的变换 5/文档相似度的计算 构造LSI模型并将待检索的query和文本转化为LSI主题向量 转换之前的corpus和que

Python中的NLTK和Gensim是两个常用的自然语言处理（NLP）库。它们各自提供了不同的工具和功能，可以帮助我们处理文本数据并提取有意义的信息。 NLTK（Natural Language T

Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。支持包括TF-IDF, LSA, LDA, Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持分布式训练，提供了相似度计算、信息检索等一些常用的API接口。 上述算法…

主题建模是一种从大量文本中提取隐藏主题的技术。Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种流行的主题建模算法，在Python的Gensim包中具有出色的实现。然而，挑战在于如何提取清晰，隔离和有意义的高质量主题。这在很大程度上取决于文本预处理的质量以及…

一、引言 Gensim是一款开源的Python库，用于自然语言处理和信息检索。它主要的功能包括主题建模和文档相似度分析，这些功能使得Gensim成为文本处理和机器学习任务的强大工具。在本文中，我们将介

本文主要参考 Coursera上的 Natural Language Processing 课程。 主题模型是另一种理解语义（提取文章的主题、构建文章的向量表示）的方式。 主题 由一些 词 描述。 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生…